Я работаю над проектом, в котором я пытаюсь извлечь ключевые характеристики велосипеда из общего изображения.В настоящее время я изучаю использование каскадов Хаара для обучения моего компьютера поиску определенных областей интереса на указанных велосипедах, например, звездочки педали, сиденья, ручки.Затем я извлеку локальные особенности из этих субрегионов соответственно.Цель состоит в том, чтобы создать общий дескриптор конкретного велосипеда, чтобы я мог попытаться сопоставить его с образцом набора других велосипедов.
У меня следующие вопросы: Можно ли обучить классификатор Хаара для поискаподкомпонент общего объекта?Например, скажем, я хочу искать руль на велосипеде.Как мне разработать тренинг?Должен ли я сначала обнаружить велосипед, а , а затем обнаружить руль в пределах общей велосипедной области (аналогично обнаружению глаз на лице с точки зрения распознавания лица)?Так как я заранее знаю, что все мои изображения будут содержать изображение велосипеда, я не уверен, есть ли смысл сначала определять велосипед, а затем искать подкомпоненты.
С точки зрения обучениякаскад Хаара и создание XML, который я могу использовать (в OpenCV 3.1 и Python 3.6), могу ли я просто установить положительные и отрицательные изображения с изображениями велосипедов и без велосипедов соответственно?С той разницей, что я изолирую конкретную интересующую область, обрезая изображение каждый раз соответствующим образом (например, где находятся рули)?
Также открыты для любых рекомендаций о том, как другие могут решить общую проблему извлечения ключевых функцийдля сопоставления объектов.Это только один подход, который я сейчас изучаю.Спасибо!